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基于EWT和分位数回归森林的短期风电功率概率密度预测 被引量：21
1
作者 孙国强 梁智 +4 位作者 俞娜燕 倪晓宇 卫志农 臧海祥 周亦洲 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期158-165,共8页
概率密度预测能够给出未来风电功率可能的波动范围、预测值出现的概率及不确定性等更多信息,提出基于经验小波变换(EWT)和分位数回归森林的短期风电功率概率密度组合预测模型。首先,采用新型自适应信号处理方法——经验小波变换,将原始... 概率密度预测能够给出未来风电功率可能的波动范围、预测值出现的概率及不确定性等更多信息,提出基于经验小波变换(EWT)和分位数回归森林的短期风电功率概率密度组合预测模型。首先,采用新型自适应信号处理方法——经验小波变换,将原始风电功率序列分解为一系列频率特征互异的经验模式;然后,对每一经验模式序列分别构建分位数回归森林预测模型,得到任意分位点条件下的预测结果,通过叠加不同经验模式预测结果获得最终的短期风电功率预测值;最后,对预测值条件分布采用核密度估计获得任意时刻概率密度预测。仿真结果验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 经验小波变换 分位数回归森林 核密度估计 概率密度 短期风电功率预测 模型
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基于卡尔曼滤波和随机回归森林的实时头部姿态估计 被引量：10
2
作者 李成龙 钟凡 +1 位作者 马昕 秦学英 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第12期2309-2316,共8页
头部姿态估计在许多高层次的人脸分析任务中起着至关重要的作用,然而准确鲁棒的头部姿态估计仍然是具有挑战性的.针对当前流行的Kinect,提出一种基于卡尔曼滤波和随机回归森林的准确头部姿态估计方法.首先使用卡尔曼滤波在深度图中预测... 头部姿态估计在许多高层次的人脸分析任务中起着至关重要的作用,然而准确鲁棒的头部姿态估计仍然是具有挑战性的.针对当前流行的Kinect,提出一种基于卡尔曼滤波和随机回归森林的准确头部姿态估计方法.首先使用卡尔曼滤波在深度图中预测头部的位置,并在预测区域内采样深度块;然后将采样深度块通过已训练的随机回归森林进行头部姿态估计,并将姿态估计值作为卡尔曼滤波的测量值;最后利用卡尔曼滤波结合预测值和测量值得到最终的头部姿态估计参数.实验结果表明,与现有的随机森林算法相比,该方法具有更快的速度、更好的鲁棒性和更高的准确率. 展开更多
关键词 头部姿态估计 卡尔曼滤波 随机回归森林
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基于分位数回归森林的VaR估计及风险因素分析 被引量：4
3
作者 苟小菊 王芊 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期635-644,共10页
构建非参数、集成性的分位数回归森林算法,对上证综指和标普500指数的VaR进行了估计;同时构建了其他一些主流的方法,包括历史模拟、GARCH族方法、弹性网络、门限分位数回归、CAViaR等,进行检验和对比.通过对不同置信水平下的VaR估计进... 构建非参数、集成性的分位数回归森林算法,对上证综指和标普500指数的VaR进行了估计;同时构建了其他一些主流的方法,包括历史模拟、GARCH族方法、弹性网络、门限分位数回归、CAViaR等,进行检验和对比.通过对不同置信水平下的VaR估计进行多种检验,验证了该方法的有效性和稳健性.进一步,基于分位数回归森林模型定义了一种特征重要性度量方法,评估了各个因素对于风险值的影响权重大小,发现过去一日收益率对上证综指的风险值影响较大,而波动率对标普500指数的风险值影响较大,整体来看两国股市间的风险传导性较弱;并引入偏相依关系,动态地分析了各个因素在不同水平下对于风险值的作用方向,一定程度上弥补了机器学习算法在金融应用中一直存在的“黑箱性”问题. 展开更多
关键词 分位数回归森林 在险价值 风险因素分析
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基于双层回归森林模型的头影测量图像结构特征点自动定位 被引量：3
4
作者 秦臻 戴修斌 谢理哲 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期481-489,共9页
为了实现X射线头影测量图像中结构特征点的自动定位,提出一种基于双层回归森林模型的头影测量图像结构特征点自动定位方法.首先从图像中提取外观特征训练第1层回归森林模型,通过该模型生成针对当前特征点位置的偏移距离图;然后从偏移距... 为了实现X射线头影测量图像中结构特征点的自动定位,提出一种基于双层回归森林模型的头影测量图像结构特征点自动定位方法.首先从图像中提取外观特征训练第1层回归森林模型,通过该模型生成针对当前特征点位置的偏移距离图;然后从偏移距离图中提取上下文特征,并结合外观特征训练第2层回归森林模型;接着将双层回归森林模型用于待检测的X射线头影测量图像,预测出图像中每个像素关于目标特征点的偏移距离;最后根据回归投票方法求得结构特征点位置.实验结果表明,基于双层回归森林模型的自动定位方法能较准确地获得头影测量图像中结构特征点的位置. 展开更多
关键词 头影测量图像 结构特征点检测 上下文特征 回归森林
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基于分位数回归森林的水库调度滚动模拟方法研究 被引量：3
5
作者 戴领 骆光磊 周建中 《人民长江》 北大核心 2023年第7期218-224,共7页
现有水库调度模拟模型在长时段模拟时存在严重的误差累积,极大影响模型模拟精度。针对上述问题,首先建立了基于随机森林和贝叶斯优化理论的水库调度规则提取模型,进一步引入概率性预测方法,提出了一种基于分位数回归森林的水库调度滚动... 现有水库调度模拟模型在长时段模拟时存在严重的误差累积,极大影响模型模拟精度。针对上述问题,首先建立了基于随机森林和贝叶斯优化理论的水库调度规则提取模型,进一步引入概率性预测方法,提出了一种基于分位数回归森林的水库调度滚动模拟方法,以预测区间分位数为媒介将概率预测信息传递至下一时刻,最后以二滩水库和观音岩水库为研究实例,对比分析了点预测模型滚动模拟结果以及多步模拟模型结果。研究表明:所提出的基于分位数回归森林的水库调度滚动模拟方法能够有效降低模拟累积误差,提高长时段模拟精度,相对于直接采用确定性的调度规则进行滚动模拟,该方法在同等指标要求下模拟时段延长3~5 d,在相同模拟天数情况下,各项指标均提升5%~10%。 展开更多
关键词 水库调度 滚动模拟 随机森林 分位数回归森林 贝叶斯优化
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基于相似日和分位数回归森林的光伏发电功率概率密度预测 被引量：16
6
作者 何锋 章义军 +1 位作者 章建华 丁海华 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第7期64-69,共6页
为提高光伏发电功率预测精度及可靠性,提出一种基于相似日和分位数回归森林(QRF)的光伏发电功率概率密度预测模型。选取某光伏电站实测数据为研究对象,在将光伏发电功率原始数据按不同天气类型进行分类的基础上,通过温度和风速2个特征... 为提高光伏发电功率预测精度及可靠性,提出一种基于相似日和分位数回归森林(QRF)的光伏发电功率概率密度预测模型。选取某光伏电站实测数据为研究对象,在将光伏发电功率原始数据按不同天气类型进行分类的基础上,通过温度和风速2个特征向量选取相似日,并对相似日历史数据建立BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)和QRF预测模型。结果表明:晴天时,不同模型预测值均能较好跟踪真实值变化趋势,在13:00-16:00光伏发电功率下降时间段,QRF模型更接近真实值;多云或阴天时,在9:00-12:00,3种模型预测误差均较大;雨天时,在14:00-16:00光伏发电功率突变时间段,BPNN模型预测误差最大,SVM预测值相对于QRF模型更接近真实值,而在10:00-12:00,SVM模型预测误差增大。对不同模型不同天气类型下的预测误差,QRF模型预测性能更佳。 展开更多
关键词 光伏发电功率 概率密度预测 相似日 分位数回归森林 核密度估计
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3D局部特征耦合回归森林的图像动作识别算法
7
作者 占俊 谢全卿 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第7期1990-1995,2007,共7页
为提高人体动作的识别与理解能力,设计3D局部特征耦合回归森林学习的动作识别方案。利用Gaussian滤波器从深度图像中提取人体轮廓的空间点,将获得的轮廓点映射到3D直方图中,形成3D局部特征;根据3D局部特征,利用关节点与边缘形成人体的... 为提高人体动作的识别与理解能力,设计3D局部特征耦合回归森林学习的动作识别方案。利用Gaussian滤波器从深度图像中提取人体轮廓的空间点,将获得的轮廓点映射到3D直方图中,形成3D局部特征;根据3D局部特征,利用关节点与边缘形成人体的图形模型,获取其结构约束Φ(x_i)和空间约束Φ(x_(ij));引入回归森林(regression forests,RF)定义Φ(x_i)、Φ(x_(ij))的回归系数,利用Gaussian密度函数计算Φ(xi)、Φ(x_(ij))的相互分布关系,对其进行分类学习,完成人体动作识别与理解。实验结果表明,与当前方法相比,所提方法具有更高的动作识别准确率,可有效学习人体结构和定位关节。 展开更多
关键词 图像动作识别 3D局部特征 图形模型 回归森林 特征直方图 Gaussian密度函数
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基于随机森林回归的电离层幅度闪烁指数预测 被引量：2
8
作者 钟伦珑 刘明远 +1 位作者 胡铁乔 刘永玉 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2350-2356,共7页
为满足低成本、高精度的电离层闪烁监测需求,提出一种基于随机森林回归的闪烁指数预测模型。在卫星导航接收机输出信息基础上,计算电离层结构状态参数,形成输入参数,并进行参数筛选构建训练数据集,结合专用型电离层闪烁监测接收机观测... 为满足低成本、高精度的电离层闪烁监测需求,提出一种基于随机森林回归的闪烁指数预测模型。在卫星导航接收机输出信息基础上,计算电离层结构状态参数,形成输入参数,并进行参数筛选构建训练数据集,结合专用型电离层闪烁监测接收机观测到的闪烁指数,训练生成基于随机森林回归的幅度闪烁指数预测模型。实验结果表明,与传统电离层幅度闪烁指数计算方法相比,随机森林回归模型预测得到的闪烁指数相关性更强、精度更高。 展开更多
关键词 幅度闪烁指数 随机森林回归 电离层结构状态 载噪比 电离层闪烁监测 全球导航卫星系统 预测模型
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基于改进随机森林回归模型的木材染色配方预测研究
9
作者 管雪梅 何中生 杨渠三 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期231-237,共7页
为提高木材染色计算机智能配色的准确性和实用性,选择(樟子松)单板为染色材,以随机森林回归模型为基础,先用随机搜索算法(RS)寻找模型最优参数,再引入主成分分析法(PCA)进行特征提取,并以配方的均方误差作为评价指标。与固定参数的随机... 为提高木材染色计算机智能配色的准确性和实用性,选择(樟子松)单板为染色材,以随机森林回归模型为基础,先用随机搜索算法(RS)寻找模型最优参数,再引入主成分分析法(PCA)进行特征提取,并以配方的均方误差作为评价指标。与固定参数的随机森林回归模型(RFR)模型及其他模型相比,优化后的模型(PCA-RS-RFR)配方均方误差为0.00491,相较于固定参数RFR(0.00695)、RS-RFR(0.00618)等具有明显优势,运行效率也较出色。 展开更多
关键词 木材染色配方 随机搜索算法 随机森林回归模型 反射率曲线
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基于主成分分析和随机森林回归的冬小麦冠层叶绿素含量估算 被引量：10
10
作者 王琪 常庆瑞 +5 位作者 李铠 陈晓凯 缪慧玲 史博太 曾学亮 李振发 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期532-542,共11页
为提高冬小麦冠层光谱对叶绿素含量的估算精度,以陕西省乾县冬小麦为研究对象,利用SVC-1024i光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪实测了冬小麦冠层反射率和叶绿素含量,分析了一阶导数光谱、10种特征参数和9种植被指数与叶绿素含量的相关性,并利... 为提高冬小麦冠层光谱对叶绿素含量的估算精度,以陕西省乾县冬小麦为研究对象,利用SVC-1024i光谱仪和SPAD-502型叶绿素仪实测了冬小麦冠层反射率和叶绿素含量,分析了一阶导数光谱、10种特征参数和9种植被指数与叶绿素含量的相关性,并利用主成分分析(PCA)对叶绿素敏感的可见光波段(390~780 nm)一阶导数光谱进行降维,将特征值大于1的主分量结合特征参数和植被指数形成不同的输入变量,用偏最小二乘回归和随机森林回归构建冬小麦冠层叶绿素估算模型,并利用独立样本对模型进行验证。结果表明,小麦冠层叶绿素含量与一阶导数光谱在751 nm处的相关性最高(r=0.71),特征参数中红边蓝边归一化(SDr-SDb)/(SDr+SDb)与叶绿素含量的相关性最高(r=0.66),植被指数(VI)中修正归一化差异指数(mND705)相关性最高(r=0.74)。在输入变量相同的情况下,基于随机森林(RF)回归的预测模型均优于偏最小二乘回归(PLSR)模型,其中PCA-VI-RF模型的各精度指标均达到最优(r^(2)=0.94,RMSE=1.05,RPD=3.70),是冬小麦冠层叶绿素含量估算的最优模型。 展开更多
关键词 冬小麦 冠层叶绿素 主成分分析 偏最小二乘法 随机森林回归
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基于随机森林回归模型的集体经营性建设用地土地级别质量影响因素实证分析 被引量：1
11
作者 余文芊 周丙娟 《安徽农业科学》 CAS 2024年第11期47-53,59,共8页
利用南昌市本级集体建设用地定级与基准地价评估的项目,获取南昌市本级辖区258个行政村的调研数据,并运用随机森林回归模型分析农村集体经营性建设用地土地级别质量的影响因素及各类因素的重要性程度,同时验证模型的准确率。结果表明:... 利用南昌市本级集体建设用地定级与基准地价评估的项目,获取南昌市本级辖区258个行政村的调研数据,并运用随机森林回归模型分析农村集体经营性建设用地土地级别质量的影响因素及各类因素的重要性程度,同时验证模型的准确率。结果表明:模型的准确率和决定系数(R^(2))均大于80%,且五折交叉验证结果的准确率也大于80%。因子层重要性全域范围内是宏观区位影响度、繁华程度、产业集聚效应、交通条件和区域规划因子比基础设施条件和环境条件因子更大;其中,城区受产业集聚效应因子影响最大,而城郊受交通规划条件因子影响最大,且两者受繁华程度和交通条件因子影响也较大。因素层重要性全域范围内是宏观区位影响度最大,其次是繁华程度、交通条件、产业集聚效应和区域规划,而其余因素影响相对较小;其中,城区受产业集聚效应影响最大,而城郊受区域规划条件影响最大,其次繁华程度和交通条件也对土地级别质量有较大影响,而宏观区位影响度的影响相对减小。 展开更多
关键词 集体经营性建设用地 土地级别质量 影响因素 随机森林回归模型
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基于随机森林回归模型的小麦粉灰分含量快速测定
12
作者 刘艳群 肖付刚 陈彩虹 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第9期79-83,共5页
[目的]实现小麦粉灰分含量的快速精准测定。[方法]通过预处理小麦原料并深入分析磨粉时间和电导率等关键影响因素,将这些因素作为特征变量引入随机森林回归模型,构建小麦粉灰分含量测定模型。通过算术平均值计算得出最终测定结果,实现... [目的]实现小麦粉灰分含量的快速精准测定。[方法]通过预处理小麦原料并深入分析磨粉时间和电导率等关键影响因素,将这些因素作为特征变量引入随机森林回归模型,构建小麦粉灰分含量测定模型。通过算术平均值计算得出最终测定结果,实现小麦粉灰分含量的快速测定。[结果]该方法与实际结果基本一致,测定误差低于0.01 g/100 g,且重复性波动差距低于0.01 g/100 g,平均测定时间为24 min。[结论]试验方法具有较高的测量精度和重复性,显著提升了测定效率。 展开更多
关键词 快速测定 小麦粉 随机森林回归模型 灰分含量 影响因素
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基于BO-RF回归预测的海水柱塞泵配流阀结构参数优化研究
13
作者 周广金 国凯 +1 位作者 孙杰 黄晓明 《机电工程》 北大核心 2025年第4期618-627,共10页
海水柱塞泵采用阀配流方式可以提高其密封性能,保证其具有较高的输出压力。针对配流阀结构参数设计不合理,导致阀芯运动滞后和容积效率降低的问题,提出了一种贝叶斯优化(BO)与随机森林算法(RF)相结合的海水柱塞泵配流阀结构参数优化方... 海水柱塞泵采用阀配流方式可以提高其密封性能,保证其具有较高的输出压力。针对配流阀结构参数设计不合理,导致阀芯运动滞后和容积效率降低的问题,提出了一种贝叶斯优化(BO)与随机森林算法(RF)相结合的海水柱塞泵配流阀结构参数优化方法。首先,利用AMESim软件搭建了海水泵液压系统仿真模型,利用试验验证了仿真模型的准确性,分别分析了吸、排液阀的弹簧刚度、弹簧预紧力、阀芯质量对阀芯滞后以及容积效率的影响;然后,基于仿真获得的配流阀结构参数与对应输出流量的数据,对比分析了贝叶斯优化随机森林(BO-RF)模型、粒子群优化随机森林(PSO-RF)模型、反向传播神经网络(BPNN)模型和随机森林(RF)模型的回归预测结果,以BO-RF模型为回归预测模型,利用遗传算法优化了配流阀结构参数,并获得了结构参数最优解;最后,对优化后的配流阀结构参数进行了仿真分析。研究结果表明:吸、排液阀的弹簧刚度、弹簧预紧力增大能够减小阀芯滞后,提高容积效率,参数增大到临界值后,容积效率会随参数增大而降低;吸、排液阀的阀芯质量增大会增大阀芯滞后,减小容积效率;BO-RF模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、决定系数(R^(2))均优于RF、PSO-RF和BPNN模型,其回归预测准确度更高;对于优化后的结果进行仿真可得:容积效率较原结构提高了4.7%。该模型适用于配流阀结构参数预测和优化问题,可为提高柱塞泵容积效率提供参考。 展开更多
关键词 三柱塞曲柄连杆式高压海水柱塞泵 容积效率降低 阀芯运动滞后 贝叶斯优化随机森林回归预测模型 粒子群优化随机森林 弹簧刚度和预紧力 阀芯质量
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基于随机森林回归模型的思茅松人工林生物量遥感估测 被引量：35
14
作者 孙雪莲 舒清态 +1 位作者 欧光龙 胥辉 《林业资源管理》 北大核心 2015年第1期71-76,共6页
以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以研究区2005年TM影像及2006年森林资源二类调查小班空间属性数据库为信息源,在前期建立思茅松单木生物量模型基础上,在ENVI下提取9个植被指数作为备选自变量,建立研究区思茅松人工林随机森林回... 以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以研究区2005年TM影像及2006年森林资源二类调查小班空间属性数据库为信息源,在前期建立思茅松单木生物量模型基础上,在ENVI下提取9个植被指数作为备选自变量,建立研究区思茅松人工林随机森林回归遥感估测模型。结果表明:随机森林回归遥感估测模型的决定系数(R2)=0.97,均方根误差(RMSE)=4.97;模型的预估精度(P)=87.67%。利用已经训练好的随机森林估测模型,估测研究区思茅松人工林生物量为3 644 612.00t;单位面积生物量为59.90 t/hm2。研究结果可为其它典型森林类型生物量或碳储量估测提供案例分析。 展开更多
关键词 景谷县 生物量 随机森林回归 思茅松
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基于随机森林回归的不同龄组思茅松人工林生物量遥感估测 被引量：8
15
作者 孙雪莲 舒清态 +2 位作者 欧光龙 张博 胥辉 《广东农业科学》 CAS 2015年第15期148-153,F0003,共7页
以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以景谷县实测思茅松单木生物量数据建立其单木生物量模型,计算得出90个景谷县思茅松实测样地林分单位面积生物量,采用2005年景谷县TM遥感影像提取9个植被指数作为备选自变量,基于随机森林回归建... 以云南省景谷县思茅松人工林为研究对象,以景谷县实测思茅松单木生物量数据建立其单木生物量模型,计算得出90个景谷县思茅松实测样地林分单位面积生物量,采用2005年景谷县TM遥感影像提取9个植被指数作为备选自变量,基于随机森林回归建立总体样本及各龄组样本思茅松单位面积生物量估测模型。以像元为单位,利用估测模型,并采用2005年森林资源二类调查小班数据估算景谷县思茅松人工林的生物量。结果表明:各模型的决定系数(R2)>0.89,均方根误差(RMSE)<7.00,预估精度(P)>87.00%;研究区思茅松人工林单位面积生物量为59.0889 t/hm2,其中幼龄林为38.5170 t/hm2,中龄林为53.6626 t/hm2,近熟林为94.8018 t/hm2。 展开更多
关键词 思茅松 生物量 随机森林回归
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基于随机森林回归分析的PM2.5浓度预测模型 被引量：45
16
作者 杜续 冯景瑜 +1 位作者 吕少卿 石薇 《电信科学》 北大核心 2017年第7期66-75,共10页
针对神经网络算法在当前PM2.5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入RFR(random forest regression,随机森林回归)算法,分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素,通过调整参数的最优组合,... 针对神经网络算法在当前PM2.5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入RFR(random forest regression,随机森林回归)算法,分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素,通过调整参数的最优组合,设计出一种新的PM2.5浓度预测模型——RFRP模型。同时,收集了西安市2013—2016年的历史气象数据,进行模型的有效性实验分析。实验结果表明,RFRP模型不仅能有效预测PM2.5浓度,还能在不影响预测精度的同时,较好地提升模型的运行效率,其平均运行时间为0.281 s,约为BP-NN(back propagation neural network,BP神经网络)预测模型的5.88%。 展开更多
关键词 PM2.5浓度预测 随机森林回归分析 BP神经网络
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利用随机森林回归算法预测总有机碳含量 被引量：13
17
作者 冯明刚 严伟 +1 位作者 葛新民 朱林奇 《矿物岩石地球化学通报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期475-481,共7页
针对现有页岩气储集层总有机碳含量预测模型存在的模型泛化能力弱、稳定性差的问题,提出了一种利用随机森林回归算法预测储集层总有机碳含量的方法。该方法使用地球物理测井提供的密度、铀含量、钍含量、自然伽马及光电吸收截面吸收指... 针对现有页岩气储集层总有机碳含量预测模型存在的模型泛化能力弱、稳定性差的问题,提出了一种利用随机森林回归算法预测储集层总有机碳含量的方法。该方法使用地球物理测井提供的密度、铀含量、钍含量、自然伽马及光电吸收截面吸收指数等测井响应值作为输入,岩芯实验总有机碳含量作为输出,通过学习输入曲线与总有机碳含量的函数关系,动态预测整口井的总有机碳含量曲线。通过对焦石坝地区两口页岩气探井建模及预测可知,当随机森林中树的数量达到500时,建立的模型即可对训练样本中输入与输出的函数关系进行完全学习。通过训练结果及预测结果可知,随机森林回归方法不易发生过拟合现象,泛化能力极强,同时预测得到的曲线更为平滑,预测总有机碳含量较其他方法更为准确,有效地提高测井信息预测总有机碳含量模型的精度,对页岩气储集层评价提供帮助。 展开更多
关键词 页岩气 总有机碳含量 随机森林回归 机器学习
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基于随机森林回归的玉米单产估测 被引量：46
18
作者 王鹏新 齐璇 +2 位作者 李俐 王蕾 许连香 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期237-245,共9页
为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量... 为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量估产模型。结果表明,基于随机森林回归的双变量估产模型精度最高(R^2=0.303),达极显著水平(P<0.001)。将随机森林回归双变量估产模型用于研究区域2012年各县(区)玉米单产估测,结果表明,53个县(区)玉米估测单产与实际单产的平均相对误差为9.85%,均方根误差为824.77kg/hm^2,模型精度较高。基于随机森林回归双变量估产模型逐像素估测研究区域2010—2018年玉米单产,结果表明,玉米单产在空间上的分布特征为西部地区最高、北部和南部次之、东部地区最低,年际间的分布特征为在波动中呈先减少后增加的趋势。 展开更多
关键词 玉米 估产 条件植被温度指数 叶面积指数 随机森林回归
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基于随机森林回归的网络构建方法及应用 被引量：8
19
作者 侯艳 杨凯 李康 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2015年第4期558-561,共4页
目的探讨基于随机森林(RF)回归估计因果关系网络的效果。方法通过模拟实验设定因果关系网络,对数据标准化后,利用全条件RF回归对其进行估计并评价其准确性。另外将该方法用于卵巢癌基因表达谱数据,并对分析结果进行验证。结果模拟实验... 目的探讨基于随机森林(RF)回归估计因果关系网络的效果。方法通过模拟实验设定因果关系网络,对数据标准化后,利用全条件RF回归对其进行估计并评价其准确性。另外将该方法用于卵巢癌基因表达谱数据,并对分析结果进行验证。结果模拟实验结果表明RF回归对于预先设定网络关系的识别能力明显优于贝叶斯网络方法。当选择合适的阈值时,随着样本含量的增加基于随机森林回归方法构建的网络准确性不断提高,但传统经典的贝叶斯方法效果基本保持不变;实例分析结果验证,基于RF回归方法能够得到与现有数据库的网络结构。结论应用基于RF回归方法估计的网络,能够在样本量较少的情况下得出准确度较高的网络。 展开更多
关键词 调控网络 随机森林回归 贝叶斯网络
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基于灰色关联分析与随机森林回归模型的短期负荷预测 被引量：20
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作者 张冰 周步祥 +1 位作者 石敏 魏金萧 《水电能源科学》 北大核心 2017年第4期203-207,共5页
针对人工神经网络和支持向量机存在的泛化误差大、具有局部最优以及参数选取困难等缺点,将随机森林回归模型引入电力系统短期负荷预测,提出了一种基于相似日与随机森林回归模型的短期负荷预测方法。利用灰色关联分析法计算原始训练样本... 针对人工神经网络和支持向量机存在的泛化误差大、具有局部最优以及参数选取困难等缺点,将随机森林回归模型引入电力系统短期负荷预测,提出了一种基于相似日与随机森林回归模型的短期负荷预测方法。利用灰色关联分析法计算原始训练样本与预测日各影响因素间的关联系数,选取相似度较高的历史样本构成相似日样本集,对随机森林回归模型进行训练。将预测日的特征向量输入训练好的模型中,取所有回归树输出结果的平均值作为最终的负荷预测结果。实际算例表明,与常规支持向量机法和常规随机森林回归法相比,该组合方法可以有效地提高短期负荷预测的精度。 展开更多
关键词 灰色关联分析 相似日 随机森林回归模型 短期负荷预测
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